点云聚类
使用场景
一般用于点云预处理，排除干扰点云。
点云聚类支持两种聚类方法，利用欧几里得距离（EuclideanCluster）进行聚类和区域生长分割（RegionGrowingSeg）方法进行聚类。
如果点云在空间上有明显的分离，推荐使用欧式聚类（EuclideanCluster）；如果点云在空间上是连续，但在连接处的曲率变化大时，推荐使用区域生长分割（RegionGrowingSeg）。
参数说明
聚类算法
默认值：EuclideanCluster
值列表：EuclideanCluster，RegionGrowingSeg
调节说明：此参数用于选取聚类方法，共两种聚类方法。在实际工程中，建议使用EuclideanCluster算法，先介绍此算法参数。
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EuclideanCluster ：根据距离远近判断是否属于一类
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RegionGrowingSeg ：根据法向和曲率判断是否属于一类
EuclideanCluster
- 输出类中相邻点最大距离
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默认值：3.000 mm 参数解释：该参数用于设置聚类公差，单位为毫米（mm）。
调节说明：当该参数调大时，间隔较远的点会被归为同一类别；当该值调小时，间隔较近的点会被分为不同种类。
调节示例：如下图所示，左图为该参数为 3.000 mm 时的结果，右图为该参数调整为 5.000 mm 后的结果。可以看出调整参数后，橙色箭头所指的点云的颜色均为绿色，即被归为同一类别。
- 并行核数
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默认值：4
调节说明：该参数用于调节区域生长过程中的相邻点的法向角度差异阈值，当该值调大时，对于相邻像点的法向角度差异的容忍度变大，角度差异较大的点仍会被归为一类。
RegionGrowingSeg
- 相邻点数目
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默认值：30
调节说明：该参数用于调节区域生长过程中的搜索像素点的数目。当该值调大时，搜索的像素点数数目变多，区域生长较快，导致聚类得到的类的数目变少。
- 平滑度阈值
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默认值：4
调节说明：该参数用于调节区域生长过程中的相邻点的法向角度差异阈值。当该值调大时，对于相邻像点的法向角度差异的容忍度变大，角度差异较大的点仍会被归为一类。
- 曲率阈值
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默认值：1
调节说明：该参数用于调节区域生长过程中的点的曲率的阈值上限。
- 类的最小点数
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默认值：800
调节说明：该参数用于过滤聚类之后的结果，须满足大于类的最小点数这一条件的类才会输出。当该参数调大时，最终输出的类的数目会减少；该参数调小时，最终输出的类的数目变多。
类的最大点数
默认值：3000000
调节说明：该参数用于过滤聚类之后的结果，须满足小于类的最大点数这一条件的类才会输出。当该参数调大时，最终输出的类的数目会变多，过大则不会产生较大影响；该参数调小时，最终输出的类的数目减少。
调节示例：假设点云聚类出来 5 类，点数分别为 10000、20000、30000、40000、50000。如果类的最大点数设置为 45000，最小点数设置为 15000，那么点数为 10000 与 50000 的类将被过滤掉，只输出点数为 20000、30000、40000 的类。
- 使用 GPU
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默认值：不勾选
参数解释：该参数用于设置是否启用 GPU 加速计算。